prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja
No public access
undergraduate thesis
Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. urn:nbn:hr:168:415625
Relić, Borna
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Relić, B. (2019). Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:415625

Relić, Borna. "Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:415625

Relić, Borna. "Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:415625

Relić, B. (2019). 'Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 29 August 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:415625

Relić B. Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2019 [cited 2024 August 29] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:415625

B. Relić, "Klasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2019. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:415625

Metadata
TitleKlasifikacija očitanja koristeći metode dubokog učenja
Title (english)Read Classification Using Deep Learning Methods
AuthorBorna Relić
MentorMile Šikić (mentor)
Committee memberMile Šikić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberKrešimir Križanović (član povjerenstva)
Committee memberJosip Marić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2019-07-12, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U okviru ovog rada, implementirali smo model dubokog učenja za kalsifikaciju očitanja u obliku jedno dimenzionalnog signala, koji se temelji na konvolucijskoj neuronskoj mreži. Provjerili smo performanse modela na setu podataka koji sadrži 5403 očitanja, gdje su sve klase jednako zastupljene. Zbog tehničkih ograničenja rezultati implementiranog modela nisu bili kao što su očekivani, no model je pokazao vrlo dobre rezultate sa točnosti klasifikacije od 62%. Postoji prostor za poboljšanje modela od kojih je najbitnijis – povećanje složenosti neuronske mreže. Izvorni kod dostupan je na : https://github.com/Malza2805/ZavrsniRad
Abstract (english)
In this paper, we implemented deep learning model for detecting the class label of generated read based on convolutional neural network. We evaluated the performance of a model on a dataset that contains 5403 reads, with equal distribution amongst classes. Because of technical limitations the results of model performance isn't as expected, but model has shown very good results with accuracy of 62%. There are a few places to improve a model, with the most important one – increase of model complexity. The source code is available at : https://github.com/Malza2805/ZavrsniRad
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:415625
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2020-01-07 21:48:22